在做spark时,有些时候需要加载资源文件,需要在driver或者worker端访问.在client模式下可以使用IO流直接读取,但是在cluster模式下却不能直接读取,需要如下代码: val is: InputStream = this.getClass.getResourceAsStream(“./xxx.sql”) val bufferSource = Source.fromInputStream(is) 这是直接读取classPath路径下的文件,但是cluster模式下,driver

spark submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数. 使用格式:  ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ # other options <applica

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS

为什么要使用包? 答案很简单:因为包的功能强大.设计期包(design-time package)简化了自定义组件的发布和安装:而运行期包(run-time package)则更是给传统的程序设计注入了新鲜的力量.一旦把可重用的代码编译为运行期库中,你就可以在多个应用程序中共享它们.所有应用程序都可以通过包访问标准组件,Delphi自己就是这么干的.因为应用程序不必在可执行文件中单独复制一份组件库,这样就大大节省了系统资源和磁盘空间.此外,包还可以减少花费在编译上的时间,因为你只需编译应用程序特

Spark Streaming 动态更新filter关注的内容 spark streaming new thread on driver_百度搜索 (1 封私信)Spark Streaming 动态更新filter关注的内容? - 知乎

有时候第一次执行 spark submit --master local[*] 单机模式的时候,可以对linux本地路径进行输出.但是有时候提交到yarn的时候,是自动加上hdfs的路径这没问题, 但是接下来在执行  local模式的时候 出现问题了,本地绝对路径也自动加上了hdfs://的前缀. 那么解决办法是什么呢,本地路径前面加上 file:// 即可  (比如 )file:///opt/module/spark-2.1.1-yarn/input

1 示范 spark-submit --master xxx demo.jar "arg1" "arg2" 运行的jar包和传参放在最后,就可以了

park submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数.   使用格式:  ./bin/spark-submit \   --class <main-class> \   --master <master-url> \   --deploy-mode <deploy-mode> \   --conf <key>=<value> \   ... # other opti

不多说,直接上干货!  spark-submit在哪个位置 [spark@master ~]$ cd $SPARK_HOME/bin [spark@master bin]$ pwd /usr/local/spark/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ll total -rwxr-xr-x. spark spark Feb beeline -rw-r--r--. spark spark Feb beeline.cmd -rw-r--r--. s

when you build a spark standalone ha cluster, when you submit your app,  you should send it to the leader master, not the standby master, how to decided the status of the two masters? a simple way, not judge the status which master is the active, you

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

/** * Created by songcl on 2016/6/24. */ import java.sql.DriverManager //val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object insertmysql { def main(a

一.问题: 最近在spark集群上做一个项目,打包提交jar包时,出现了unsupported major.minor version 52.0的报错,而在local模式运行却能正常运行! 二.错误原因: 查阅诸多资料得出的结论就是:项目编译得到的class文件的版本高于运行环境中jre的版本号,高版本JDK编译的class不能在低版本的jvm虚拟机下运行,否则就会报这类错,因此无法运行!49,50,51,52是Java编译器内部的版本号,版本对应信息如下: Unsupported major.

跑spark程序的时候,公司服务器需要排队等资源,参考一些设置,之前不知道,跑的很慢,懂得设置之后简直直接起飞. 简单粗暴上设置代码: def conf(self): conf = super(TbtestStatisBase, self).conf conf.update({ 'spark.shuffle.service.enabled': 'true', 'spark.dynamicAllocation.enabled': 'false', , , , 'spark.sql.parquet.

今天在编写Spark应用的时候,想把处理结果输出为JSON字符串,查到Java比较常用的JSON处理包gson,按照其API编写代码后运行程序,总是出现"NoSuchMethodException in Gson JsonArray".   开始我以为是导入包的方式有问题,但查看出错位置发现,只有JsonArray的add方法报错了,这里调用add方法把一个String类型变量添加到JsonArray中,前面的调用并未报错,由此看来jar包应该成功导入了.   从Intellij ID

一.参数说明 启动Spark任务时,在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时, 会看到不停地上传jar,非常耗时:使用spark.yarn.archive可以大大地减少任务的启动时间,整个处理过程如下. 二.spark.yarn.archive使用 1.在本地创建zip文件 silent@bd01:~/env/spark$ cd jars/ silent@bd01:~/env/spark$ zip spark2.0.0.zip ./* 注:zip包为全量

Spark 的 shell 是一个强大的交互式数据分析工具. 1. 搭建Spark 2. 两个目录下面有可执行文件: bin  包含spark-shell 和 spark-submit sbin 包含 sbin/start-master.sh:在机器上启动一个master实例 sbin/start-slaves.sh:在每台机器上启动一个slave实例 sbin/start-all.sh:同时启动一个master实例和所有slave实例 sbin/stop-master.sh:停止master实

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使

HiveContext/SQLContext val hiveContext=new HiveContext(new SparkContext(new SparkConf().setAppName("HiveApp").setMaster("spark://master:7077")))  ---定义一个hiveContext变量 val sqlContext=new SQLContext(new SparkContext(new SparkConf().setAp

spark dirver本质是一个spark集群的驱动程序,你要调用spark集群的计算功能,必须要通过它! from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My test App") sc = SparkContext(conf=conf) lines = sc.textFile("/tmp/tmp.txt"

当我们需要命令行传递参数时候,将--class 写在前面,然后是jar 最后是参数 spark-submit --master yarn --num-executors 3 --executor-memory 1500m --class com.daxin.ConsumeFromKafka   jd.jar  jd-kafka-topic-3